Lambda, compania de top în domeniul cloud-ului GPU, a obținut 320 de milioane de dolari într-o recentă rundă de finanțare Serie C. Investiția a fost condusă de US Innovative Technology și a inclus participarea celor de la B Capital, SK Telecom, T. Rowe Price Associates și alți investitori de renume.
Această injecție de fonduri va permite Lambda să-și extindă și mai mult afacerea de cloud AI, care include serviciile sale populare de cloud la cerere și rezervat. Cu peste un deceniu de experiență în construirea infrastructurii de AI la scară, Lambda a devenit un furnizor de încredere al GPU-urilor NVIDIA H100 Tensor Core, oferind dezvoltatorilor de AI accesul cel mai rapid la cele mai recente arhitecturi pentru antrenarea, ajustarea fină și inferența modelelor generative de AI și a modelelor de limbaj mari.
În plus față de cei peste 100.000 de clienți care s-au înscris pe platforma Lambda Cloud, compania deservește și peste 5.000 de clienți din diverse industrii, inclusiv producție, sănătate, industria farmaceutică, servicii financiare și guvernul SUA. Cloud-ul său de AI a fost adoptat de companii și instituții de cercetare renumite precum Anyscale, Rakuten și The AI Institute.
CEO-ul și co-fondatorul Lambda, Stephen Balaban, a subliniat puterea transformatoare a AI și cererea tot mai mare pentru calcularea GPU. El a declarat: „Acesta ultimă finanțare susține misiunea noastră de a face calculul GPU la fel de omniprezent ca și electricitatea.” Această finanțare va permite Lambda să satisfacă creșterea nevoii de resurse GPU întrucât AI continuă să redefinească știința, comerțul și industria.
Thomas Tull, președintele USIT, a evidențiat importanța investițiilor în infrastructură solidă pentru a menține lidershipul SUA în avansurile AI. El a lăudat combinația unică de hardware, infrastructură de cloud și software al Lambda, afirmând că platforma companiei va servi ca baza pentru viitoarele AI hyperscalers.
Dedicarea Lambda față de inovație este evidentă în implementarea tehnologiilor de ultimă oră. Compania a devenit recent unul dintre primele cloud-uri publice care utilizează GPU-urile NVIDIA H100 și sistemele alimentate de GH200 Superchip. În ciuda cererii crescânde pentru AI generativ, Lambda a oferit constant o disponibilitate ridicată a celor mai recente GPU-uri NVIDIA la prețuri competitive.
Într-un peisaj AI în continuă evoluție, parteneriatul strategic al Lambda cu Anyscale s-a dovedit crucial. Prin exploatarea structurii lor cu sursă deschisă, Ray, Lambda le-a permis clienților să acceseze cu ușurință GPU-urile NVIDIA pentru antrenamentul și inferența distribuită la scară largă, contribuind în cele din urmă la progresul sarcinilor de lucru de AI.
Runda recentă de finanțare a Lambda poziționează compania pentru o creștere continuă și întărește angajamentul său de a oferi o infrastructură de cloud accesibilă și performantă, adaptată cerințelor AI. Cu această investiție semnificativă, Lambda este bine poziționată pentru a modela viitorul AI și pentru a facilita progresele tehnologice în toate industriile.
Termeni cheie:
1. GPU: Acronim pentru Graphics Processing Unit, un circuit electronic specializat care accelerează crearea imaginilor, animațiilor și conținutului video.
2. AI: Acronim pentru Artificial Intelligence (Inteligență Artificială), un domeniu al științei computerelor care se concentrează pe dezvoltarea sistemelor capabile să îndeplinească sarcini care în mod obișnuit necesită inteligență umană.
3. Cloud: Se referă la furnizarea serviciilor de calcul, inclusiv stocare, software și putere de procesare, prin intermediul internetului.
4. Tensor Core GPUs: Unități de Procesare Grafică proiectate pentru sarcinile de învățare profundă și care oferă performanță accelerată pentru operațiile matrice.
5. Infrastructură de AI: Componentele hardware, software și de rețea de bază necesare pentru susținerea dezvoltării și implementării sistemelor de AI.
Link-uri relevante:
1. Site-ul oficial Lambda
2. Soluții pentru centre de date NVIDIA
3. Site-ul oficial Anyscale
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br